多股螺旋弹簧疲劳寿命预测及失效研究

摘要

多股螺旋弹簧（Stranded-WireHelical Springs,以下简称“多股簧”）是由钢索通过有心卷或无芯卷的方式卷制制成的圆柱螺旋弹簧。由于多股簧性能的优越性，它在航空航天、国防军备、民用设施等各领域取代了大部分普通圆柱螺旋弹簧。但目前多股簧的疲劳失效研究尚不成熟，而多股簧的疲劳失效直接关系到航空航天装备和军用自动武器的可靠性。所以，必须进行多股簧的疲劳寿命预测及失效研究，为多股簧的设计计算提供参考，从而推动多股簧的应用。本文以实际工程应用中的多股簧为例，针对多股簧的疲劳失效问题进行了以下研究：　　①论文提出了多股簧的参数化建模方法，实现了多股簧三维模型的快速建模。基于三维模型建立了多股簧动态响应的有限元仿真模型，求解了多股簧应力应变及动态响应曲线，通过多股簧动态响应实验验证了有限元结果的正确性，并研究了多股簧中主要的几何参数对动态响应曲线的影响规律。最后利用了有限元软件中的子模型技术对多股簧关键区域的进行了应力应变计算，在获得较精确结果的同时降低了有限元计算的时间，为疲劳寿命预测中应力应变的求解提供了基础；　　②提出了能够较为准确地预测多股簧疲劳寿命的方法，该方法首先通过有限元仿真计算了多股簧的应力应变历程；然后，进行了钢丝材料试验，结合通用斜率法推导出多股簧材料的疲劳性能参数；最后，结合多股簧的应力应变历程和多轴疲劳寿命预测模型，预测了多股簧的疲劳寿命，并进行了试验验证。该方法极大地降低了多股簧疲劳试验的高成本，缩短试验周期，同时为多股簧疲劳寿命影响因素敏感性分析提供理论基础；　　③针对多股簧几何参数对疲劳寿命的影响敏感性的问题，以多股簧疲劳寿命预测模型为基础，对三组不同几何参数下的多股簧进行寿命预测，然后根据寿命预测结果分析了多股簧几何参数（弹簧旋绕比C、弹簧螺旋角α1、钢索钢丝捻角α2）对疲劳寿命影响的敏感性，并结合多股簧的设计计算，提出了提高多股簧疲劳寿命的方法；　　④针对多股簧疲劳失效的现象，首先对疲劳试验中发生疲劳失效的多股簧进行了理化分析研究，其中包括钢丝断口的宏微观形貌，钢丝材料化学成分，维氏硬度测试以及金相组织分析研究，最后结合分析结果和多股簧的加工工艺，提出了提高多股簧疲劳寿命的措施。

目录

1 绪 论

1.1 引言

1.2.1 多股簧的基本特点

1.2.2 多股簧的应用实例

1.3 国内外研究现状

1.3.1 多股簧几何模型研究进展

1.3.2 多股簧疲劳失效研究进展

1.3.3 多轴疲劳研究及应用

1.4 选题背景及研究意义

1.5 论文主要内容及结构

2 多股簧动态响应有限元仿真

2.1 引言

2.2 多股簧的几何形状及参数化建模

2.2.1 多股簧几何参数

2.2.2 参数化模型的生成

2.3.1 有限元模型的建立

2.3.2 网格灵敏度分析

2.4 模型验证

2.4.1 多股簧动态响应仿真结果验证

2.4.2 应力仿真结果分析

2.5 多股簧几何参数对刚度的影响

2.5.1 弹簧旋绕比对多股簧刚度的影响

2.5.2 弹簧螺旋角对多股簧刚度的影响

2.5.3 钢索钢丝捻角对多股簧刚度的影响

2.6 本章小结

3 多股簧多轴疲劳寿命预测

3.1 引言

3.2.1 多轴疲劳分析方法

3.2.2 基于临界平面的多轴疲劳预测模型

3.2.3 材料多轴疲劳参数

3.3 多股簧疲劳寿命预测

3.3.1 多股簧应力应变历程

3.3.2 多股簧材料疲劳参数的获取

3.3.3 多股簧疲劳寿命预测及结果

3.4 多股簧疲劳试验

3.4.1 实验装置

3.4.2 实验结果

3.4.3 实验结果与预测结果对比

3.5 本章小结

4 几何参数对疲劳寿命影响的敏感性分析

4.1 引言

4.2 多股簧疲劳寿命影响因素

4.3 模型建立及寿命预测

4.3.1 模型建立

4.3.2 寿命预测

4.4 多股簧几何参数对疲劳寿命的影响

4.4.1 弹簧旋绕比对疲劳寿命的影响

4.4.2 弹簧螺旋角对疲劳寿命的影响

4.4.3 钢索钢丝捻角对疲劳寿命的影响

4.5 本章小结

5 多股簧疲劳断裂失效理化试验分析

5.1 引言

5.2 疲劳试验中多股簧疲劳断裂的基本情况

5.3 理化检验方法与仪器设备

5.3.1试验依据

5.3.2试验仪器与设备

5.4 断口形貌分析

5.4.1 理论疲劳断裂位置宏微观形貌分析

5.4.2 其他疲劳断裂位置宏微观形貌分析

5.4.3 提高疲劳寿命的措施

5.5 化学成分分析

5.6 硬度测试

5.7 金相组织分析

5.8 本章小结

6 结论与展望

6.1 全文总结

6.2 后续工作展望

参考文献

附 录

A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文

B. 作者在攻读硕士学位期间参加的科研项目

C. 学位论文数据集

致 谢